部分线性自回归模型的偏核光滑估计及应用分析

给出了部分线性自回归模型的偏核光滑估计及模型参数的估计偏差,并通过构造广义的交叉核实函数对模型中的带宽进行选择,然后利用所得结果建立了煤油电企业商品价格指数的部分线性自回归模型.模拟计算结果表明,该模型模拟效果较好,是有效估计.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

基于半参数空间模型的房地产估值数据研究

针对现有的房地产估值模型中不包含空间自相关性以及非线性影响因素的问题,提出了可以灵活解释变量意义的部分线性空间自回归模型来拟合房地产估值数据;对于部分线性空间自回归模型的估计问题,利用局部多项式方法与拟极大似然估计法相结合的两步估计过程得到参数部分的估计;房地产估值数据的拟合结果表明:房地产估值数据确实存在空间相关性,房屋到最近的捷运站的距离与房价呈负相关关系,而步行生活圈中便利店的数量与房价呈正相关关系,这与现实意义上的解释是相通的,另外房屋年龄与房价之间的非线性关系也被体现出来;部分线性空间自回归模型能更加客观和灵活地解释房地产估值数据的现实意义。     

自回归模型的自回归分析及其应用

将线性回归分析推广到7种自回归模型的自回归分析,获得自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量.通过实例分析论证了自回归模型的应用.     

具有自相关误差变系数回归模型的局部线性估计

变系数回归模型误差具有自回归结构时,基于重新改写具有自回归误差的变系数回归模型为独立误差的变系数回归模型,文章提出其局部线性估计方法.模拟结果显示该估计方法是有效的.     

基于小波的加外生变量部分线性自回归模型在石油价格预测中的应用

利用小波函数结合引入外生变量的部分线性自回归模型对WTI现货价格序列进行建模研究,并与部分线性自回归模型和加外生变量的部分线性自回归模型进行比较分析,结果表明：结合小波且加外生变量的部分线性自回归模型的预测精度较高,在石油市场价格预测中有较高的准确性.     

函数型线性回归模型的三角样条估计

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性回归模型,基于三角样条估计的方法对模型中未知参数进行了估计.通过仿真实验验证了三角样条估计的均方误差比传统的多项式样条估计的均方误差更小,且在计算上用时更少,由此得出三角样条估计在部分函数型线性回归模型中具有一定的优越性.     

自回归模型参数的加权最小二乘估计

将线性回归模型参数的加权最小二乘估计推广到12种自回归模型的参数估计。     

自回归模型参数的普通最小二乘估计

将线性回归模型参数的普通最小二乘估计推广到12种自回归模型的参数估计。     

空间自回归模型中参数的Bayes估计

首先采用线性Bayes方法估计了空间自回归模型的参数,并在均方误差矩阵准则下研究了线性Bayes估计相对两步最小二乘估计的优良性.然后,使用Metropolis抽样算法实现了对空间自相关系数的估计.最后,通过模拟试验比较了线性Bayes估计与两步最小二乘估计的优缺点.     

广义线性模型拟合方法的相容性(Ⅱ)

广义线性模型包括了回归、自回归及其混合型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型。对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计。本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法。     

广义线性模型拟合方法的相容性

广义线性模型包括了回归、自回归及其混台型的线性模型,是一种比较广泛的统计模型.对它的拟合,主要包括了对参数的最小二乘估计,以及对自变元的选择估计.本文的目的在于,综述近十余年在此领域中的重要研究成果,其中也包括介绍某些主要结论的证明方法.     

部分线性回归模型中改进的差分估计及SCAD

考虑了部分线性回归模型中回归参数向量估计的问题,提出了具有更好性质的压缩差分估计,并且将SCAD惩罚函数运用到模型中得到SCAD估计,然后通过Monte Carlo模拟了压缩差分估计和SCAD估计的相关结果,并对它们之间的优劣进行了比较.     

基于模态回归的半参数部分线性模型的稳健估计

以半参数部分线性模型为对象,研究了基于模态回归的稳健估计方法。非参数部分采用B样条近似,在模型的回归中通过控制核函数的带宽来实现估计的稳健性,结合局部二次算法(LQA)和模型期望值最大化算法(MEM),提出EM估计算法,得到了参数估计以及非参数部分估计的收敛速度。通过蒙特卡洛模拟和实例分析,验证了本文方法的有效性。     

融合空间自相关的空间数据预测模型

空间数据具有空间自相关的特性,使多元线性回归模型不适合于空间数据预测;空间自相关模型由于考虑了空间信息,可以用于空间预测,但时间耗费较大。为此,在研究多元线性回归模型的基础上,把空间信息加入到输入变量中,再把新的输入变量输入到多元线性回归模型估计模型参数,最后进行空间数据预测。实验结果表明,该方法能取得与空间自相关模型几乎相同的预测效果,且计算代价更小。     

一类线性回归模型的参数估计

考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数. 采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数, 然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数, 最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型, 利用最小二乘方法估计不同部分系数. 理论结果表明, 此种方法得到的估计量, 不仅是无偏估计, 而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.     

部分线性回归模型的一步局部M-估计

讨论了部分线性回归模型的一步局部M-估计。用一步局部M-估计给出未知函数估计。用平均方法给出参数估计,并证明回归函数和其导函数的弱一致性和联合正态性。     

NQD样本线性回归参数M估计的强相合性

M估计是用于多元线性模型的一种用极值点定义的估计,近年来,许多学者对M估计进行了研究,获得了许多突出性成果。文章研究了随机误差为两两NQD列的线性模型中回归参数M估计的强相合性的充分条件,在一定条件下得到了线性回归模型未知参数M估计的强相合性,扩大了线性回归参数的M估计的应用范围。     

一类非参数的ARMA模型

用任意的一元函数代替常数作为线性自回归滑动平均(ARMA)模型中自回归项的系数,提出并研究一类新的非参数ARMA模型.首先研究该模型的概率性质,获得了该模型的平稳性条件.分别用局域线性回归和全局的最小二乘方法估计模型中的函数系数和参数,在函数系数的局域线性估计中,推广了一个GCV准则以选择最优的窗宽.为了检验特殊的参数化模型是否已经足够描述实际数据的动态结构,提出了一个Bootstrap检验方法.随机仿真的例子表明本文的估计和检验方法是正确的和可行性的.进一步,用该模型成功地分析了一个实际数据集.     

差分侧信道密码分析中泄露模型的线性回归分析

从统计学线性回归模型的角度研究密码设备差分侧信道分析攻击中泄露模型的建模及估计,在不需对设备信息泄露有提前了解的情况下,得出线性回归泄露模型,克服了传统泄露模型的局限性.首先,分析能耗泄露的随机模型从而构建线性回归模型,然后用最小二乘估计和最小一乘估计两种方法求解线性回归模型的系数,最后基于八位控制器PayTV-AES智能卡平台实现能耗泄露的建模及系数估计.通过对两种求解方法结果的比较,提出最小二乘估计比最小一乘估计更适合用于泄露模型的线性回归分析;通过对被估模型系数曲线的分析,提出线性回归分析可以用于测量数据的预处理,以提高泄露模型建模效率.